| 马亮,蓝志超.基于GAN-LSTM网络的齿轮箱健康状况评估*[J].电工技术,2025(2):140-145 |
| 基于GAN-LSTM网络的齿轮箱健康状况评估* |
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| DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2025.02.039 |
| 中文关键词: 齿轮箱 对抗网络 长短期记忆网络 健康评估 |
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| 中文摘要: |
| 通过评估齿轮箱健康状况可以及时、准确地预测风机故障时间，为后续的维护和维修提供指导。对此，提出一种基于对抗网络的齿轮箱健康评估方法，通过计算多个指标在正常状况和故障状况的变化，对故障进行早期检测，利用原始信号与预测信号之间的残差表明齿轮箱运行状态是否正常，通过偏差指数和变化指数来量化正常数据到异常数据的偏离情况，将其转化为概率值，得到单个变量的健康指数，再由单个变量指数构成齿轮箱的整体健康指数(HI)。实验表明，该方法能够实现风机齿轮箱的健康状况评估，具有广阔的应用前景。 |
| 英文摘要: |
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